对上述两种图片分别进行均衡化处理，绘制出处理后的图片； 写出代码

对图像进行均衡化处理通常是为了增强图像对比度，使暗部细节更明显，亮部信息不失真。对于黑白图像（如灰度图像），可以使用全局直方图均衡化；对于彩色图像，一般会先将其转换为灰度图像，然后进行均衡化。

以下是Python中使用OpenCV库对黑白和彩色图片进行均衡化的简单示例：

import cv2
import numpy as np

# 黑白图片均衡化
def equalize_bw(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    eq_img = cv2.equalizeHist(img)
    # 绘制原图和处理后的图像
    side_by_side = np.hstack([img, eq_img])
    cv2.imshow('Original vs Equalized', side_by_side)
    cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键
    cv2.destroyAllWindows()

# 彩色图片均衡化（针对每个通道分别操作）
def equalize_color(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray_eq = cv2.cvtColor(cv2.equalizeHist(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)), cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    side_by_side = np.vstack([img, gray_eq])
    cv2.imshow('Original vs Color Equalized', side_by_side)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 使用函数并指定图片路径
image_path = 'path_to_your_image.jpg'  # 替换为实际图片路径
equalize_bw(image_path)
equalize_color(image_path)

请注意，你需要将`path_to_your_image.jpg`替换为你要处理的实际图片文件路径。运行这段代码后，你会看到原始图片和处理后的图片并排显示。